Nvidia-მ Alpamayo წარადგინა: ღია AI მოდელები, რომლებიც ავტონომიურ მანქანებს „ადამიანივით აზროვნების“ საშუალებას აძლევს

CES 2026-ზე კომპანია Nvidia-მ Alpamayo წარადგინა — ღია კოდის მქონე ხელოვნური ინტელექტის მოდელების, სიმულაციური ინსტრუმენტებისა და მონაცემთა ბაზების ახალი ოჯახი. პროექტი განკუთვნილია ფიზიკური რობოტებისა და სატრანსპორტო საშუალებების მოსამზადებლად, რაც ავტონომიურ მანქანებს რთულ საგზაო სიტუაციებში ლოგიკური მსჯელობის უნარს შესძენს.

„ფიზიკური ხელოვნური ინტელექტისთვის 'ChatGPT-ის მომენტი' დადგა — როდესაც მანქანები იწყებენ რეალური სამყაროს გაგებას, მსჯელობასა და მოქმედებას,“ — განაცხადა Nvidia-ს გენერალურმა დირექტორმა, ჯენსენ ჰუანგმა. მისი განმარტებით, Alpamayo ავტონომიურ მანქანებს მსჯელობის უნარს სძენს, რაც მათ საშუალებას აძლევს გააანალიზონ იშვიათი სცენარები, უსაფრთხოდ გადაადგილდნენ კომპლექსურ გარემოში და ახსნან საკუთარი გადაწყვეტილებები.

Nvidia-ს ახალი ტექნოლოგიური ხაზის ბირთვია Alpamayo 1. ეს არის 10 მილიარდი პარამეტრის მქონე, „აზროვნების ჯაჭვზე“ (chain-of-thought) დაფუძნებული ხედვის, ენისა და მოქმედების (VLA) მოდელი. იგი ავტონომიურ მანქანას საშუალებას აძლევს, იაზროვნოს ადამიანის მსგავსად და გადაჭრას ისეთი რთული ამოცანები, რომელთა წინაშეც მანამდე არასდროს ყოფილა — მაგალითად, გადაადგილება გადატვირთულ გზაჯვარედინზე, სადაც შუქნიშანი გამორთულია.

როგორ მუშაობს Alpamayo-ს ლოგიკური მსჯელობა

Nvidia-ს ვიცე-პრეზიდენტმა საავტომობილო მიმართულებით, ალი კანიმ, პრესბრიფინგზე განმარტა მოდელის მუშაობის პრინციპი:

• პრობლემის დაშლა: სისტემა რთულ ამოცანას ცალკეულ ნაბიჯებად ყოფს.
• ვარიანტების ანალიზი: მოდელი მსჯელობს თითოეულ შესაძლო სცენარზე.
• გადაწყვეტილების მიღება: საბოლოოდ ირჩევა ყველაზე უსაფრთხო ტრაექტორია.

„Alpamayo არა მხოლოდ ამუშავებს სენსორების მონაცემებს და მართავს საჭეს, მუხრუჭებსა და აჩქარებას, არამედ მსჯელობს კიდეც იმ ქმედებაზე, რომლის განხორციელებასაც აპირებს. ის განმარტავს, თუ რა ნაბიჯს გადადგამს, რა მიზეზით მივიდა ამ დასკვნამდე და როგორი იქნება მოძრაობის ტრაექტორია,“ — აღნიშნა ჯენსენ ჰუანგმა თავის გამოსვლაში.

შესაძლებლობები დეველოპერებისთვის

Alpamayo 1-ის საწყისი კოდი უკვე ხელმისაწვდომია Hugging Face-ის პლატფორმაზე. დეველოპერებს შეუძლიათ გამოიყენონ ეს რესურსი სხვადასხვა მიზნით:

• მოდელის ოპტიმიზაცია და მისი გარდაქმნა უფრო მცირე, სწრაფ ვერსიებად კონკრეტული ავტომობილებისთვის.
• მარტივი მართვის სისტემების მომზადება.
• დამხმარე ინსტრუმენტების შექმნა, როგორიცაა ვიდეო მონაცემების ავტომატური მარკირების სისტემები ან გადაწყვეტილებების ხარისხის შემფასებლები.

გარდა ამისა, დეველოპერებს შეუძლიათ გამოიყენონ Cosmos — Nvidia-ს გენერაციული სამყაროს მოდელები. ეს AI სისტემები ქმნიან ფიზიკური გარემოს ციფრულ რეპრეზენტაციას, რაც საშუალებას იძლევა შეიქმნას სინთეტიკური მონაცემები Alpamayo-ზე დაფუძნებული აპლიკაციების ტესტირებისთვის რეალურ და ვირტუალურ მონაცემთა კომბინაციით.

მონაცემთა ბაზები და AlpaSim სიმულატორი

Alpamayo-ს წარდგენის ფარგლებში, Nvidia ასევე აქვეყნებს ღია მონაცემთა ბაზას, რომელიც მოიცავს 1,700 საათზე მეტ მართვის მონაცემებს. ეს ინფორმაცია შეგროვებულია სხვადასხვა გეოგრაფიულ წერტილსა და პირობებში და მოიცავს იშვიათ, კომპლექსურ რეალურ სცენარებს.

პარალელურად, კომპანია უშვებს AlpaSim-ს — ღია კოდის მქონე სიმულაციურ პლატფორმას ავტონომიური მართვის სისტემების ვალიდაციისთვის. GitHub-ზე ხელმისაწვდომი AlpaSim შექმნილია რეალური საგზაო პირობების, სენსორებისა და მოძრაობის ნაკადების ზუსტი რეკრეაციისთვის, რაც დეველოპერებს საშუალებას აძლევს, უსაფრთხოდ და მასშტაბურად გამოცადონ თავიანთი სისტემები.